27. September 2024
Erfahren Sie alles über die bahnbrechenden Funktionen von Ultralytics YOLO11, unserem neuesten KI-Modell, das die Computer Vision mit unübertroffener Genauigkeit und Effizienz neu definiert.
Wir freuen uns, die nächste Evolutionsstufe der Ultralytics-Modelle vorzustellen: YOLO11! Aufbauend auf den beeindruckenden Fortschritten der vorherigen YOLO-Modellversionen bietet YOLO11 eine Vielzahl leistungsstarker Funktionen und Optimierungen, die es schneller, genauer und unglaublich vielseitig machen. Angekündigt auf dem YOLO Vision 2024 (YV24) Event, dem jährlichen hybriden Treffen von KI-Experten, Innovatoren und Entwicklern von Ultralytics, wird diese neueste Ergänzung der Ultralytics-Familie die Möglichkeiten der Computer Vision neu definieren.
Mit seiner innovativen Architektur kann YOLO11 für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt werden, von der Echtzeit-Objekterkennung bis zur Klassifizierung, was es zu einem Game-Changer für Entwickler und Forscher macht. Zu den wichtigsten Verbesserungen gehören eine verbesserte Feature-Extraktion für eine präzisere Detailerfassung, eine höhere Genauigkeit bei weniger Parametern und schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten, die die Echtzeit-Performance deutlich verbessern. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf die Funktionen, die YOLO11 auszeichnen, und wie es Ihre Computer-Vision-Anwendungen verändern kann. Los geht's!
YOLO11 markiert ein neues Kapitel für die YOLO-Familie und bietet ein leistungsfähigeres und vielseitigeres Modell, das Computer Vision auf ein neues Niveau hebt. Mit seiner verfeinerten Architektur und den erweiterten Fähigkeiten unterstützt das Modell Computer-Vision-Aufgaben wie Pose-Schätzung und Instanzsegmentierung, die die Vision-KI-Community an Ultralytics YOLOv8 so schätzt, jedoch mit noch höherer Leistung und Präzision. Glenn Jocher, Gründer und CEO von Ultralytics, sagte: „Mit YOLO11 haben wir uns zum Ziel gesetzt, ein Modell zu entwickeln, das sowohl Leistung als auch Praktikabilität für reale Anwendungen bietet. Seine verbesserte Effizienz und Genauigkeit machen es zu einem robusten Werkzeug, das an die besonderen Herausforderungen verschiedener Branchen angepasst werden kann. Ich kann es kaum erwarten zu sehen, wie die Vision-KI-Community YOLO11 einsetzt, um innovative Lösungen zu entwickeln und Computer Vision auf die nächste Stufe zu heben.“
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Hier ist ein Einblick in die Computer-Vision-Aufgaben, die YOLO11 unterstützt:
YOLO11 baut auf den Fortschritten auf, die in YOLOv9 und YOLOv10 in diesem Jahr eingeführt wurden, und integriert verbesserte architektonische Designs, erweiterte Feature-Extraktionstechniken und optimierte Trainingsmethoden. Was YOLO11 wirklich auszeichnet, ist seine beeindruckende Kombination aus Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz, was es zu einem der leistungsfähigsten Modelle macht, die Ultralytics bisher entwickelt hat. Mit einem verbesserten Design bietet YOLO11 eine bessere Feature-Extraktion, d. h. die Identifizierung wichtiger Muster und Details aus Bildern, wodurch es möglich wird, komplizierte Aspekte auch in schwierigen Szenarien genauer zu erfassen.
Bemerkenswerterweise erreicht YOLO11m einen höheren mittleren durchschnittlichen Präzisionswert (mAP) auf dem COCO-Datensatz und verwendet dabei 22 % weniger Parameter als YOLOv8m, wodurch es rechentechnisch leichter wird, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Das bedeutet, dass es genauere Ergebnisse liefert und gleichzeitig effizienter auszuführen ist. Darüber hinaus bietet YOLO11 schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten mit Inferenzzeiten, die etwa 2 % schneller sind als bei YOLOv10, was es ideal für Echtzeitanwendungen macht.
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Es ist darauf ausgelegt, komplexe Aufgaben zu bewältigen, während es gleichzeitig ressourcenschonender ist und die Leistung von groß angelegten Modellen verbessert, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für anspruchsvolle KI-Projekte macht. Verbesserungen an der Augmentierungs-Pipeline haben auch den Trainingsprozess verbessert, wodurch sich YOLO11 leichter an verschiedene Aufgaben anpassen kann, egal ob Sie an kleinen Projekten oder groß angelegten Anwendungen arbeiten.
Tatsächlich ist YOLO11 in Bezug auf die Rechenleistung hocheffizient und eignet sich perfekt für den Einsatz sowohl in der Cloud als auch auf Edge-Geräten, wodurch Flexibilität in verschiedenen Umgebungen gewährleistet wird. Einfach ausgedrückt ist YOLO11 nicht nur ein Upgrade, sondern ein deutlich genaueres, effizienteres und flexibleres Modell, das besser gerüstet ist, um jede Herausforderung im Bereich Computer Vision zu meistern. Ob autonomes Fahren, Überwachung, medizinische Bildgebung, intelligenter Einzelhandel oder industrielle Anwendungsfälle, YOLO11 ist vielseitig genug, um fast jede Computer-Vision-Anwendung zu bedienen.
YOLO11 ist so konzipiert, dass es sich nahtlos in die Systeme und Plattformen integrieren lässt, die Sie bereits verwenden. Aufbauend auf der Unterstützung von YOLOv8 ist YOLO11 mit einer Vielzahl von Umgebungen für Training, Test und Deployment kompatibel. Egal, ob Sie mit NVIDIA-GPUs arbeiten, Edge-Geräte verwenden oder auf Cloud-Plattformen bereitstellen, YOLO11 ist so optimiert, dass es sich mühelos in Ihren Workflow einfügt.
Diese Integrationen sind großartige Add-ons, die YOLO11 an verschiedene Branchen anpassbar machen und Unternehmen dabei helfen, das Modell einfach in ihre bestehenden Prozesse zu implementieren. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten YOLO11 für die Landwirtschaft verwenden, insbesondere für die Feldüberwachung. Möglicherweise müssen Sie das Modell auf Drohnen einsetzen, um Gesundheitsprobleme von Pflanzen in Echtzeit auf großen Feldern zu erkennen. Wenn Sie jedoch im Sicherheitsbereich tätig sind, bevorzugen Sie möglicherweise die Verwendung von YOLO11 mit einem Cloud-basierten System, um mehrere Kamerafeeds auf Objekterkennung zu überwachen.
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Die Vision-KI-Community kann mit dem Start von YOLO11 aufregende Fortschritte erwarten. Dank seiner verbesserten Genauigkeit und Effizienz hat dieses neue Modell das Potenzial, bestehende Anwendungen zu transformieren und neue zu schaffen. Ein wichtiger Faktor für diesen Fortschritt ist Ultralytics HUB. Ultralytics HUB ist eine benutzerfreundliche Plattform, die das Training und die Bereitstellung von YOLO-Modellen, einschließlich YOLO11, vereinfacht.
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Ultralytics HUB rationalisiert den Entwicklungsprozess, indem es Benutzern ermöglicht, Datensätze hochzuladen, auf eine Reihe vortrainierter Modelle zuzugreifen und ihre Projekte an einem Ort zu verwalten. Der HUB unterstützt auch die Zusammenarbeit und erleichtert Teams die gemeinsame Arbeit an KI-Projekten. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Ultralytics HUB:
Dank des intuitiven Designs des HUB können sowohl erfahrene Entwickler als auch Neulinge schnell loslegen. Da immer mehr Entwickler YOLO11 über den HUB nutzen, können wir uns auf einen Anstieg von Hochleistungsanwendungen freuen, die die Grenzen der Computer Vision verschieben und die Zukunft der KI-Technologie gestalten.
Genau wie YOLOv8 wird YOLO11 bald über Ultralytics HUB und das Ultralytics Python-Paket zum Ausprobieren verfügbar sein. Sie können sich im HUB anmelden oder sich unsere Schnellstartanleitung mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Installation des Pakets ansehen. Nach der Veröffentlichung können Sie die Funktionen erkunden, mit verschiedenen Datensätzen experimentieren und sehen, wie YOLO11 in verschiedenen Szenarien funktioniert. Wir können es kaum erwarten, dass sich die KI-Community mit YOLO11 auseinandersetzt und zur Entwicklung beiträgt, Feedback gibt oder darauf aufbaut.
Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der bestehende Projekte optimieren möchte, oder jemand, der daran interessiert ist, neue Anwendungen zu erstellen, Ihr Engagement kann dazu beitragen, Innovationen voranzutreiben. Beteiligen Sie sich an Diskussionen, tauschen Sie Ihre Erfahrungen aus und arbeiten Sie mit anderen zusammen, um das volle Potenzial von YOLO11 auszuschöpfen. Wir sind gespannt, wie Sie YOLO11 einsetzen, um reale Herausforderungen zu meistern und Ihre kreativen Ideen zum Leben zu erwecken!
YOLO11 ist der nächste Schritt nach vorn in der Computer Vision und kombiniert beeindruckende Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz. Die auf der YV24 angekündigten fortschrittlichen Funktionen machen es vielseitig für verschiedene Echtzeitanwendungen, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu intelligenten Einzelhandelslösungen. Da die KI-Community beginnt, dieses Modell zu erforschen und zu nutzen, sind wir gespannt, auf welche kreativen Arten YOLO11 Innovationen vorantreiben und neue Möglichkeiten zum Leben erwecken wird. Wenn Sie die neuesten Fortschritte im Bereich KI erkunden möchten, probieren Sie YOLO11 aus und sehen Sie, wie es Ihre Computer-Vision-Projekte verbessern kann!
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